Metodología HEFEST HE FESTO O
HEFESTO •
Met Metodol odolog ogía ía que que perm permit ite e la cons constr truc ucci ción ón de Dat Data Warehouse de forma sencilla, ordenada e intuitiva. Su nombre fue inspirado en el dios griego de la construcción y el fuego, f uego, y su logotipo es el siguiente:
HEFESTO •
Met Metodol odolog ogía ía que que perm permit ite e la cons constr truc ucci ción ón de Dat Data Warehouse de forma sencilla, ordenada e intuitiva. Su nombre fue inspirado en el dios griego de la construcción y el fuego, f uego, y su logotipo es el siguiente:
HEFESTO •
Se resume con la siguiente imagen:
HEFESTO •
Características: •
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Los objetivos y resultados esperados en cada fase se distinguen fácilmente y son sencillos de comprender. Se basa en los requerimientos de l@s usuari@s, por lo cual su estructura es capaz de adaptarse con facilidad y rapidez ante los cambios en el negocio. Reduce la resistencia al cambio, ya que involucra a l@s usuari@s finales en cada etapa para que tome decisiones respecto al comportamiento y funciones del DW. Utiliza modelos conceptuales y lógicos, los cuales son sencillos de interpretar y analizar. Es independiente del tipo de ciclo de vida que se emplee para contener la metodología.
HEFESTO •
Características: •
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Es independiente de las herramientas que se utilicen para su implementación. Es independiente de las estructuras físicas que contengan el DW y de su respectiva distribución. Cuando se culmina con una fase, los resultados obtenidos se convierten en el punto de partida para llevar a cabo el paso siguiente. Se aplica tanto para Data Warehouse como para Data Mart.
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Características: •
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Es independiente de las herramientas que se utilicen para su implementación. Es independiente de las estructuras físicas que contengan el DW y de su respectiva distribución. Cuando se culmina con una fase, los resultados obtenidos se convierten en el punto de partida para llevar a cabo el paso siguiente. Se aplica tanto para Data Warehouse como para Data Mart.
PASO 4) INTEGRACION DE DATOS •
Una vez construido el modelo lógico, se deberá proceder a poblarlo con datos, utilizando técnicas de limpieza y calidad de datos, procesos ETL, etc.; luego se definirán las reglas y políticas para su respectiva actualización, así como también los procesos que la llevarán a cabo.
PASO 4) INTEGRACION DE DATOS a) Carga Inicial: Debemos en este paso realizar la Carga Inicial al DWH, poblando el modelo de datos que hemos construido anteriormente. Para lo cual debemos llevar adelante una serie de tareas básicas, tales como limpieza de datos, calidad de datos, procesos ETL, etc. La realización de estas tareas pueden contener una lógica realmente compleja en algunos casos. Afortunadamente, en la actualidad existen muchos softwares que se pueden emplear a tal fin, y que nos facilitarán el trabajo.
PASO 4) INTEGRACION DE DATOS a) Carga Inicial: Se debe evitar que el DW sea cargado con valores faltantes o anómalos, así como también se deben establecer condiciones y restricciones para asegurar que solo se utilicen los datos de interés. •
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AVENIDA AVDA. AV. AV
PASO 4) INTEGRACION DE DATOS a) Carga Inicial: Primero se cargarán los datos de las dimensiones y luego los de las tablas de hechos, teniendo en cuenta siempre, la correcta correspondencia entre cada elemento. En el caso en que se esté utilizando un esquema copo de nieve, cada vez que existan jerarquías de dimensiones, se comenzarán cargando las tablas de dimensiones del nivel más general al más detallado. Es importante tener presente, que al cargar los datos en las tablas de hechos pueden utilizarse preagregaciones, ya sea al nivel de granularidad de la misma o a otros niveles diferentes.
PASO 4) INTEGRACION DE DATOS a) Carga Inicial: Ejemplo: Carga Modelo DWH
PASO 4) INTEGRACION DE DATOS a) Carga Inicial: Ejemplo: Carga Dimensión CLIENTE
PASO 4) INTEGRACION DE DATOS a) Carga Inicial: Ejemplo: Carga Dimensión PRODUCTO
PASO 4) INTEGRACION DE DATOS a) Carga Inicial: Ejemplo: Carga Tabla Hechos VENTAS
PASO 4) INTEGRACION DE DATOS b) Actualización: Cuando se haya cargado en su totalidad el DW, se deben establecer sus políticas y estrategias de actualización o refresco de datos. Definir la periodicidad con que los Procesos ETL llevarán los datos nuevos hacia el DWH.
PASO 5) CREACION DE CUBO OLAP En este proceso se crearán los Indicadores, Atributos y Jerarquías. Ejemplo:
PASO 5) CREACION DE CUBO OLAP En este proceso se crearán los Indicadores, Atributos y Jerarquías. Ejemplo:
PASO 5) CREACION DE CUBO OLAP En este proceso se crearán los Indicadores, Atributos y Jerarquías. Ejemplo:
PASO 5) CREACION DE CUBO OLAP En este proceso se crearán los Indicadores, Atributos y Jerarquías. Ejemplo:
PASO 5) CREACION DE CUBO OLAP En este proceso se crearán los Indicadores, Atributos y Jerarquías. Ejemplo:
PASO 5) CREACION DE CUBO OLAP En este proceso se crearán los Indicadores, Atributos y Jerarquías para nuestro Cubo OLAP. Ejemplo:
PASO 5) CREACION DE CUBO OLAP a) Indicadores: En este momento se crearán dos indicadores que serán incluidos en el cubo ”Cubo de Ventas”: De la tabla de hechos “VENTAS”, se sumarizará el hecho “Cantidad” para crear el indicador denominado:“Unidades Vendidas”. La fórmula utilizada para crear este indicador es la siguiente: “Unidades Vendidas” = SUM(VENTAS.Cantidad). De la tabla de hechos “VENTAS”, se sumarizará el hecho “MontoTotal” para crear el indicador denominado: “Monto Total de Ventas”. La fórmula utilizada para crear este indicador es la siguiente: “Monto Total de Ventas” = SUM(VENTAS.MontoTotal).
PASO 5) CREACION DE CUBO OLAP a) Indicadores
PASO 5) CREACION DE CUBO OLAP b) Atributos: De la tabla de dimensión “CLIENTE”, se tomará el campo “Cliente” para la creación del atributo denominado: “Clientes”. De la tabla de dimensión “PRODUCTO”, se tomará el campo “Marca” para la creación del atributo denominado: “Marcas”. De la tabla de dimensión “PRODUCTO”, se tomará el campo “Producto” para la creación del atributo denominado: “Productos”. De la tabla de dimensión “FECHA”, se tomará el campo “Año” para la creación del atributo denominado: “Años”.
PASO 5) CREACION DE CUBO OLAP b) Atributos
PASO 5) CREACION DE CUBO OLAP c) Jerarquías Se definió la jerarquía “Jerarquía Productos”, que se aplicará sobre los atributos recientemente creados, “Marcas” y “Productos”, en donde:
Un producto en especial pertenece solo a una marca. Una marca puede tener uno o más productos.
PASO 5) CREACION DE CUBO OLAP c) Jerarquías Se definió la jerarquía “Jerarquía Fechas”, que se aplicará sobre los atributos recientemente creados, “Años”, “Trimestres” y “Meses”, en donde:
Un mes del año pertenece solo a un trimestre del año. Un trimestre del año tiene uno o más meses del año. Un trimestre del año pertenece solo a un año. Un año tiene uno o más trimestres del año.
PASO 5) CREACION DE CUBO OLAP c) Jerarquías
PASO 5) CREACION DE CUBO OLAP d) Otros Casos:
PASO 5) CREACION DE CUBO OLAP d) Otros Casos:
CONSIDERACIONES DE DISEÑO Tamaño del DWH:
CONSIDERACIONES DE DISEÑO Tiempo de Construcción:
